基于机器学习的自动负载均衡方法研究及应用

作者：张之栋; 高瑜鸿; 李连本; 杜犇

来源：电信工程技术与标准化, 2020, 33(02): 31-36.

DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2020.02.007

• 负载均衡
• 用户数预测
• XGBoost
• 机器学习

负载均衡是提升LTE网络容量能力的重要优化手段,由于LTE小区用户在时间上的波动性,常规的人工优化手段很难满足网络优化的需求。本文提出了一种基于机器学习XGBoost用户数预测的自动均衡方法和系统,通过XGBoost对LTE小区未来15 min的用户数量进行精准预测,并根据预测结果进行转移用户数计算,从而实现均衡门限的实时动态调整。该方法在网络应用中取得了良好的效果。

• 单位
  中国移动通信集团陕西有限公司